1.用PyQt5.QtChart实现动态曲线
2.C++使用qt库绘制图表
3.QT性能优化之QT6框架高性能统计图框架快速展示百万个数据点曲线图
4.QT统计图实战系列之折线图和曲线图应用实战以及中文乱码问题 QLineSeries QSplineSeries QChart
用PyQt5.QtChart实现动态曲线
过去,我经常使用爬虫来捕捉路由的实时上下行记录,并将其保存在数据库中。虽然偶尔会使用matplotlib查看时间与上下行数据的曲线图,但这些图表是静态的。查询时间段需要自行设定,偏离值 指标源码尽管Qt的日历类能够方便地选择日期并按日期查询,但这仍显得有些繁琐。我不想查看整天的数据,只想截取最近几小时的数据并实时展示,这似乎是一个不错的方法。在百度的搜索结果中,我发现PyQt有一个非常便利的库可以用来展示动态数据,这个库就是netty4 源码pyqtchart。需要注意的是,在安装PyQt时并没有包含这个库,需要单独安装。通过pip命令安装即可:pip install pyqtchart。接下来,我将结合代码和实际情况来记录一下使用过程。
现在,我将展示一张效果图。
至于文章标题的修改,我在寻找方法时并没有找到什么特别的技巧。
C++使用qt库绘制图表
本文详细介绍如何使用CMake引入Qt库,并绘制图表。
首先,课程管理系统源码构建环境。操作系统推荐为Ubuntu .,其他Linux系统亦可兼容。确保Qt库版本为5..2,同时选择QtChart模块。
接着,编写绘制表格的类。该类功能基本满足需求,具体代码示例请复制粘贴以供参考。代码文件分别命名为chartplot.h和chartplot.cpp。
然后,编写main.cpp文件,调用之前定义的idea scala 源码查看类,并确保在程序中加入QApplication实例,避免运行时出现段错误。
接着,编辑CMakeLists.txt文件,用于编译和构建项目。
完成编译后,若想在主程序中执行其他操作,需考虑使用多线程。注意,QApplication不能被直接复制,使用std::thread时可能遇到编译错误。推荐方法是将其他操作封装为多线程入口,在QApplication的phonegap 实例源码下载exec结束后关闭线程。
如遇问题,欢迎在评论区或私信提问,共同探讨解决方法。
QT性能优化之QT6框架高性能统计图框架快速展示百万个数据点曲线图
在QT6框架下,实现高性能统计图框架对于展示百万数据点的曲线图至关重要。运行时,即使是万个数据点的曲线图,由于GPU硬件加速,显示效果依然流畅。万点运行时,虽然GPU占用率增加,但曲线图仍保持了实心条块状,这是由于大量数据点密集造成的视觉效果。视频演示显示,尽管录制屏幕录像影响了帧率,但在无录像时,QT统计图能保持接近FPS的性能。
源代码编写时,需要在项目中引入Qt6的Charts模块,如在CMake中添加find_package(Qt6 REQUIRED COMPONENTS Charts)和target_link_libraries,或者在QMake中设置QT += charts,QML中则导入QtCharts。源代码中,QT统计图支持多种图形,如曲线、饼图等,并通过GPU加速提升性能,如QLineSeries和QScatterSeries。
QT统计图模块由QChart、QT视图、坐标轴等组件组成,这些组件均基于QT图形视图框架,利用其事件处理和图形交互能力。特别是图形视图框架,能处理大量自定义图形,提供实时交互和高性能的条目发现。QT统计图通过模型视图代理框架与数据模型交互,如QXYModelMapper建立数据桥梁,实现与模型的解耦。
在QML中,QT统计图提供了QML数据类型,方便在Qt Data Visualization模块之外的QML应用中使用。而Qt Data Visualization模块是QT框架中另一个用于数据可视化的工具,尽管本文主要关注QT统计图,但两者都为数据展示提供了强大支持。
QT统计图实战系列之折线图和曲线图应用实战以及中文乱码问题 QLineSeries QSplineSeries QChart
在QT框架的统计图模块中,本文着重探讨了折线图和曲线图的实际应用,包括它们的运行效果和源码展示。同时,针对中文乱码问题的出现,我们进行了详细分析。
折线图,如图所示,是通过连接一系列点的直线构建的图形,其源码示例提供了直观理解。然而,当在坐标轴上使用中文字符串时,可能会遭遇乱码问题。此问题在Qt5.及以后版本存在,尚未修复,需要在应用层面寻找解决方案,或者等待QT框架的官方修复。
与折线图不同,曲线图使用平滑曲线连接同一序列的点。在曲线图的实例中,QLineSeries用于折线图,而QSplineSeries用于曲线图。相关源码可以参考。
最后,建议关注作者的QT技术博客,获取更多学习资源。总结来说,本文帮助读者理解和解决QT统计图的实用技巧与中文乱码问题。